Starsky Robotics能凭摄像头玩转自动驾驶吗？

近日，美国初创公司Starsky Robotics联合创始人兼CTOKartik Tiwari，发表了一篇关于不用激光雷达来解决自动驾驶长途货车的文章，雷锋网新智驾翻译如下：

去年，硅谷一家著名风投的合伙人认为Starsky的自动驾驶系统没有使用激光雷达，决定不打算和Kartik Tiwari以及其他同事会面，因为该投资人认为车辆必须使用所有可用的传感器才能确保安全。

对此Kartik Tiwari表示，Starsky与许多其他公司不同，不会尝试自动驾驶的各种应用场景，尤其是类似导航拥挤、混乱的城市环境，只专注于长途货运。

根据美国卡车协会的数据，美国有360多万辆重型8级卡车，每年运输货物量105亿吨，消耗柴油量约390亿加仑。

卡车运输是美国的运输命脉，如果没有卡车，美国将停止运转。

当前，美国的卡车司机，特别是长途卡车司机，正存在着巨大缺口。有数据显示，2017年长途运输部门已经雇佣了50万名司机，但到2017年底，还额外至少需要5万名，司机缺口创历史新高。对于有经验的长途卡车司机，更是一员难求，据相关公司负责人表示，申请者中符合要求的仅占1%-2%。造成这种缺口的主要原因是卡车司机的迭代错位，大量的老员工正在退休，而新员工却难以得到补充。

司机缺乏导致整个产业链成本上升，首当其冲的是运输公司。

为了缓解该局面，美国自动驾驶卡车系统研究公司Starsky Robotics将希望寄托于自动驾驶技术。

Kartik Tiwari表示，自动驾驶卡车可以在高速公路上自主行驶，其余的工作仍由经验丰富的卡车司机掌握。卡车司机在上下高速公路时以及在高速公路上偶尔发生的棘手情况下才需要远程操作，这种干预措施占用不到1%的驾驶时间。

从加利福尼亚州海沃德的配送中心到佐治亚州的另一个配送中心，是一段很典型的路线。海沃德的仓库距离高速公路约5公里，沿着州际高速公路行驶4,200公里就到格鲁吉亚，而目的地配送中心距离高速公路不到2公里。因此，全程非高速行驶距离只有约6公里。考虑到非高速路段只占极小部分，全程占比99%的高速公路将采用自动驾驶运输。

高速公路设计大都是直道和弧度很小的弯道，在限速范围内安全驾驶比较容易。因此公司主要是帮助卡车司机减少用眼时间。

这就是为什么团队刚开始使用最接近人眼的工具-摄像头。它们可以达到车规级，价格也相对便宜，此外还能够源源不断提供，而且可以高度定制。

Starsky Robotics的原型卡车采用了七个不同的摄像头，每个摄像头都监视特定的视野，实现360度的全覆盖。

为了提高测量可靠性，原型卡车上配置了其他传感器。是一个性能良好、易于理解的传感器，价格适中。激光雷达擅长感知潜在障碍，并测量其速度，但不擅长精确定位，会产生很多误报。为了滤除误报，公司将激光雷达和其他传感器的数据进行融合，从而整合彼此之间的优点。

为什么不再增加激光雷达作为第三只眼呢?

事实上，激光雷达是很好的传感器，非常擅长感知接近地面的障碍物，同时可以提供照明，所以激光雷达在夜间也可使用，但也存在严重缺陷。

首先是感知范围有限。

高速公路上满载行驶的货车刹车时需要很长的距离，至少150~200米。而现在的激光雷达无法感知远处足够多的细节，探测到的点过于分散。

其次是可靠性有限。满足车规级的传感器需保证在车辆使用寿命期间，可以在各种条件下工作，但激光雷达的可靠性尚达不到。

虽然部分情形下，激光雷达对障碍物分类更优于摄像头，例如床垫、人或鳄鱼。然而，该问题其实可以先初步将东西归类为 “奇怪物体”，然后向人类寻求远程协助。目前，当卡车司机遇到棘手情形时，公司远程操作员可以来监督系统，所以系统不必知道前面有什么奇怪的障碍，只要知道它很奇怪并绕开就行。

其实，公司利用自动驾驶技术解决的是一个高度约束问题。远程操作员在上下高速公路时进行操作，等卡车行驶到漫长的高速公路上，自动驾驶系统可以让卡车沿路线匀速前行。这就是为什么整个系统只需摄像头和雷达就足够，而非激光雷达。

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